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Intermediaire Microsoft 152 EUR 100 minutes

Azure Data Engineer Associate (DP-203)

Certification Microsoft pour les ingenieurs de donnees concevant des pipelines sur Azure.

Prix examen
152 EUR
Duree examen
100 minutes
Validite
3 ans
Niveau
Intermediaire
Prerequis : Experience en ingenierie des donnees, connaissance SQL et Python/Scala

Azure Data Engineer Associate (DP-203) : maitrisez les pipelines de donnees Azure

La certification Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate valide les competences necessaires pour concevoir et implementer des solutions de gestion, de surveillance et de securite des donnees sur Azure.

Domaines de l'examen

Concevoir et implementer le stockage de donnees (15-20%) : choisir le bon service de stockage (Data Lake Storage Gen2, Synapse SQL Pools, Cosmos DB). Implementer des schemas en etoile et en flocon pour l'analytique.

Developper le traitement des donnees (40-45%) : le coeur de l'examen. Creer des pipelines d'ingestion avec Azure Data Factory et Synapse Pipelines. Transformer les donnees avec Spark (PySpark/Scala), Dataflows et SQL.

Securiser, surveiller et optimiser (30-40%) : implementer la securite des donnees (masquage, chiffrement, RBAC au niveau des colonnes et des lignes). Surveiller les pipelines et optimiser les performances des requetes.

Services Azure de donnees

  • Azure Data Factory (ADF) : orchestration ETL/ELT avec plus de 100 connecteurs
  • Azure Synapse Analytics : plateforme analytique unifiee (SQL + Spark + Data Integration)
  • Azure Data Lake Storage Gen2 : stockage de donnees a l'echelle du petaoctet, optimise pour l'analytique
  • Azure Databricks : plateforme Apache Spark geree pour le big data et le ML
  • Azure Stream Analytics : traitement de flux de donnees en temps reel
  • Azure Event Hubs : ingestion de donnees en streaming a haute debit

Patterns d'architecture de donnees

L'examen teste votre comprehension des architectures modernes de donnees :

  • Medallion Architecture (Bronze, Silver, Gold) : organisation en couches de qualite croissante
  • Lambda Architecture : combinaison de traitement batch et temps reel
  • Data Mesh : decentralisation de la propriete des donnees par domaine metier

Competences Spark requises

Vous devez savoir ecrire du code PySpark ou Scala pour :

  • Lire et ecrire des fichiers Parquet, Delta, CSV, JSON
  • Transformer des DataFrames (jointures, agregations, fenêtres)
  • Optimiser les performances (partitionnement, cache, broadcast joins)
  • Travailler avec Delta Lake (ACID, time travel, merge/upsert)

Preparation recommandee

  1. Microsoft Learn : parcours DP-203 gratuit avec exercices pratiques
  2. Labs Synapse : creez un workspace Synapse et experimentez avec SQL Pools et Spark
  3. Data Factory : construisez des pipelines d'ingestion complets (source vers Data Lake vers warehouse)
  4. Delta Lake : maitrisez les operations MERGE, OPTIMIZE, VACUUM et le time travel
  5. Securite : pratiquez le masquage dynamique, le row-level security et la gestion des acces

Impact sur le salaire

+10 a 20% selon experience et marche

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Questions frequentes

Faut-il connaitre Spark pour le DP-203 ?
Oui, Spark (PySpark ou Scala) est une composante importante de l'examen. Vous devez savoir lire du code Spark, comprendre les transformations de DataFrames et les optimisations de performance.
Quelle est la difference entre DP-203 et DP-900 ?
Le DP-900 (Data Fundamentals) est une certification debutant couvrant les concepts de base des donnees. Le DP-203 est une certification professionnelle necessitant une experience pratique en ingenierie des donnees.

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